) Mdet is M’s determinant, Mtraceis the trace of M. is Gauss smoothing dịch - ) Mdet is M’s determinant, Mtraceis the trace of M. is Gauss smoothing Việt làm thế nào để nói

) Mdet is M’s determinant, Mtraceis

)
M
det
is
M
’s determinant,
M
trace
is the trace of
M
.
is Gauss smoothing operator. After that,
cvFindCornerSubPix() is used
to get more accurate image
coordinates of corners. Fig.
8 shows the corner detection
results of calibration plate images in Fig. 6.

Step 4. Corner matching
Actually, the distributions of corners in different
rectangular arrays are not one
-to-one corresponding, so
corner matching is indispensable. In our paper, we design
two basic transformation functions performing on the
rectangular corner array: cl
ockwise rotation function and
horizontal flip function. The different combination of
these two functions can achieve all transformation of the
rectangular array needed in experiment.

Step 5. Calculation of camera parameters
When it comes to calculation of camera parameters,
the two relatively popular algorithms are Tsai two-step
method [18] and Zhang’s algorithm [19], and they are
both highly accurate and robust. Compared with Tsai
two-step method, Zhang’s algorithm expects camera is
supposed to capture calibration plate from different
viewpoints, but the camera and calibration plate should
be fixed all the time and cannot be moved in our
application. In this situatio
n, we choose Tsai two-step
method to calculate the camera parameters.
The calibration results of the camera capturing Fig. 7(a)
are shown in TABLE II.
TABLE
II.
C
ALIBRATION
R
ESULTS
Foal length
f
(mm)
5.130550
Radial distortion
coefficient
kappa(1/m
2
)
4.680239e-003
Translation vector
T
(mm)
3.75
×
3.75
Scale factor
s
1.000000
Optical center
coordinates
x
C
= 646.000000,
y
C
= 482.000000
Rotation matrix
R
(0.629319 0.777092 0.009271)
(0.417971 -0.328383 -0.847033)
(-0.655178 0.536929 -0.531459)
B. Reconstruction of 3D coordinates of markers
In order to recover 3D coordinates of two markers on
simulated surgical instrument, we first need to extract
corresponding feat
ure points, and then match feature
points from three cameras to
form identical points. After
these, least square method is used to calculate the 3D
coordinates of markers.
0/5000
Từ: -
Sang: -
Kết quả (Việt) 1: [Sao chép]
Sao chép!
) MDet là Mcủa yếu tố quyết định, Mdấu vếtdấu vết của M. là nhà điều hành làm mịn Gauss. Sau đó, cvFindCornerSubPix() được sử dụng để có được hình ảnh chính xác hơn Tọa độ góc. Hình. 8 cho thấy phát hiện góc kết quả hiệu chuẩn tấm hình ảnh trong hình 6.• Bước 4. Góc kết hợp Trên thực tế, các nhà phân phối của góc trong khác nhau hình chữ nhật mảng không phải là một-để-một tương ứng, do đó, góc kết hợp là không thể thiếu. Trong giấy của chúng tôi, chúng tôi thiết kế hai chức năng chuyển đổi cơ bản thực hiện trên các góc hình chữ nhật mảng: clockwise quay chức năng và chức năng lật ngang. Sự kết hợp khác nhau của hai chức năng có thể đạt được chuyển đổi tất cả các hình chữ nhật mảng cần thiết trong thử nghiệm. •Bước 5. Tính toán của các thông số máy ảnh Khi nói đến các tính toán của các thông số máy ảnh, Các thuật toán tương đối phổ biến hai là hai bước Tsai phương pháp [18] và thuật toán của Zhang [19], và họ là cả hai rất chính xác và mạnh mẽ. So với y lâm hai bước phương pháp, thuật toán của Zhang hy vọng cho là máy ảnh nghĩa vụ phải nắm bắt hiệu chuẩn tấm từ khác nhau quan điểm, nhưng tấm ảnh và hiệu chuẩn nên được cố định tất cả thời gian và không thể di chuyển chúng tôi ứng dụng. Trong situatio nàyn, chúng tôi chọn Tsai hai bước phương pháp để tính toán các thông số máy ảnh. Các kết quả hiệu chuẩn của máy ảnh chụp hình 7(a) Đang hiển thị trong bảng II. BÀNII. CALIBRATION RESULTSChiều dài con voi con f (mm) 5.130550 Xuyên tâm biến dạng Hệ số Kappa(1/m2) 4.680239e-003 Dịch thuật vector T(mm) 3,75×3,75 Yếu tố quy mô s1.000000 Quang Trung tâm Tọa độ xC = 646.000000, yC= 482.000000 Ma trận xoay R(0.629319 0.777092 0.009271) (0.417971-0.328383-0.847033) (-0.655178 0.536929-0.531459) B. xây dựng lại các tọa độ 3D của các dấu hiệu Để khôi phục các tọa độ 3D của hai dấu hiệu trên Mô phỏng dụng cụ phẫu thuật, chúng tôi lần đầu tiên cần phải giải nén feat tương ứngUre điểm, và sau đó kết hợp tính năng điểm từ ba máy ảnh để hình thức điểm giống hệt nhau. Sau khi này, ít nhất là phương pháp vuông được sử dụng để tính toán 3D Tọa độ của các dấu hiệu.
đang được dịch, vui lòng đợi..
Kết quả (Việt) 2:[Sao chép]
Sao chép!
)
M
det

M
tố quyết định 's,
M
dấu vết
là dấu vết của M. Là Gauss làm mịn hành. Sau đó, cvFindCornerSubPix () được sử dụng để có được hình ảnh chính xác hơn tọa độ của góc. Vả. 8 cho thấy việc phát hiện góc kết quả của hình ảnh biển hiệu chuẩn trong hình. 6. • Bước 4. Corner hợp Trên thực tế, sự phân bố của các góc khác nhau mảng hình chữ nhật không phải là một-to-một trong tương ứng, do đó góc hợp là không thể thiếu. Trong bài báo của chúng tôi, chúng tôi thiết kế hai chức năng chuyển đổi cơ bản thực hiện trên mảng góc hình chữ nhật: cl ockwise chức năng xoay và chức năng lật ngang. Sự kết hợp khác nhau của hai chức năng này có thể đạt được tất cả các chuyển đổi của các mảng hình chữ nhật cần thiết trong thí nghiệm. • Bước 5. Tính toán các thông số máy ảnh Khi nói đến tính toán các thông số máy ảnh, hai thuật toán tương đối phổ biến là Tsai hai bước phương pháp [18] và thuật toán của Zhang [19], và họ là cả hai rất chính xác và mạnh mẽ. So với Tsai phương pháp hai bước, thuật toán của Zhang hy vọng máy ảnh được cho là chụp tấm hiệu chuẩn từ khác nhau quan điểm, nhưng những tấm ảnh và hiệu chuẩn phải được cố định tất cả các thời gian và không thể di chuyển chúng tôi áp dụng. Trong situatio này n, chúng tôi chọn Tsai hai bước phương pháp để tính toán các thông số máy ảnh. Các kết quả hiệu chuẩn của các camera chụp hình. 7 (a) được thể hiện trong Bảng II. BẢNG II. C ALIBRATION R ESULTS chú ngựa dài f (mm) 5,130550 Radial méo hệ số kappa (1 / m 2) 4.680239e-003 vector dịch T (mm) 3,75 × 3,75 Scale yếu tố s 1.000000 trung tâm quang tọa độ x C = 646.000000, y C = 482.000000 Rotation ma trận R (0.629319 0.777092 0.009271) (0.417971 -,847033 -,328383) (-,655178 0,536929 -,531459) B. Tái thiết của 3D tọa độ các mốc Để phục hồi 3D tọa độ của hai dấu mốc trên dụng cụ phẫu thuật mô phỏng, đầu tiên chúng ta cần phải giải nén kỳ tương ứng với điểm ure, và sau đó kết hợp tính năng điểm từ ba máy ảnh để tạo thành điểm giống hệt nhau. Sau này, phương pháp hình vuông ít nhất được sử dụng để tính toán 3D tọa độ các mốc.

















































































đang được dịch, vui lòng đợi..
 
Các ngôn ngữ khác
Hỗ trợ công cụ dịch thuật: Albania, Amharic, Anh, Armenia, Azerbaijan, Ba Lan, Ba Tư, Bantu, Basque, Belarus, Bengal, Bosnia, Bulgaria, Bồ Đào Nha, Catalan, Cebuano, Chichewa, Corsi, Creole (Haiti), Croatia, Do Thái, Estonia, Filipino, Frisia, Gael Scotland, Galicia, George, Gujarat, Hausa, Hawaii, Hindi, Hmong, Hungary, Hy Lạp, Hà Lan, Hà Lan (Nam Phi), Hàn, Iceland, Igbo, Ireland, Java, Kannada, Kazakh, Khmer, Kinyarwanda, Klingon, Kurd, Kyrgyz, Latinh, Latvia, Litva, Luxembourg, Lào, Macedonia, Malagasy, Malayalam, Malta, Maori, Marathi, Myanmar, Mã Lai, Mông Cổ, Na Uy, Nepal, Nga, Nhật, Odia (Oriya), Pashto, Pháp, Phát hiện ngôn ngữ, Phần Lan, Punjab, Quốc tế ngữ, Rumani, Samoa, Serbia, Sesotho, Shona, Sindhi, Sinhala, Slovak, Slovenia, Somali, Sunda, Swahili, Séc, Tajik, Tamil, Tatar, Telugu, Thái, Thổ Nhĩ Kỳ, Thụy Điển, Tiếng Indonesia, Tiếng Ý, Trung, Trung (Phồn thể), Turkmen, Tây Ban Nha, Ukraina, Urdu, Uyghur, Uzbek, Việt, Xứ Wales, Yiddish, Yoruba, Zulu, Đan Mạch, Đức, Ả Rập, dịch ngôn ngữ.

Copyright ©2025 I Love Translation. All reserved.

E-mail: